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這篇文章將為大家詳細講解有關微信小程序業(yè)務場景下數(shù)據(jù)采集機制和策略的示例分析，小編覺得挺實用的，因此分享給大家做個參考，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。
做面向C端用戶的產(chǎn)品，十分依賴用戶數(shù)據(jù)的收集，下面都見過這樣一張數(shù)據(jù)分析圖，通過鏈路上各個環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)采集，分析對比出曝光產(chǎn)品的交易量：
通過對商品的瀏覽-點擊-交易頁面-支付購買等，分析產(chǎn)品的交易場景，這里是從大的業(yè)務方面觀察數(shù)據(jù)的鏈路，實際上在分析的時候要考慮很多細節(jié)問題。
用戶數(shù)據(jù)來衡量用戶或者產(chǎn)品的各方面緯度是最具有說服力的，所以在互聯(lián)網(wǎng)的產(chǎn)品后期開發(fā)和優(yōu)化過程中，對數(shù)據(jù)的采集和管理一直都是非常重要操作。
現(xiàn)在產(chǎn)品常見的客戶端有PC端、H5端、APP端、小程序等各個場景的入口，更有一些物聯(lián)網(wǎng)設備或者專門做的數(shù)據(jù)采集機制，不同的場景下的數(shù)據(jù)類型都是要區(qū)分的。通過不同端口下各類數(shù)據(jù)埋點，獲取各個場景下的不同事件的數(shù)據(jù)來分析產(chǎn)品的優(yōu)缺點，獲取具有建設性的分析結果。
例如模塊一中的案例：通過對端口的分析如果在APP端商品A的推薦和交易率最高，在小程序端推薦效果不好，那就可以考慮針對APP和小程序端采用不同的推薦機制。
數(shù)據(jù)需要采集，并且要區(qū)分不同端口的數(shù)據(jù)只是基本的意識層面，思考采集數(shù)據(jù)的事件類型是最基礎的操作。這里要從產(chǎn)品的特點去考慮，不同一概而論。下面提供一些基礎采集數(shù)據(jù)和一些常見案例，關于核心業(yè)務數(shù)據(jù)相對都是精細和完整的，基本具備讀庫直接分析的條件。
基礎信息
| 屬性 | 字段 | 類型 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 操作終端 | app_client | String | Android/IOS/小程序/H5等 |
| 終端版本 | app_version | String | 版本號標識 |
| 用戶標識 | user_id | Integer | 用戶ID |
| 網(wǎng)絡地址 | ip_address | String | 用戶IP信息 |
這些信息是存在任何采點數(shù)據(jù)中的，通過這些基礎信息采集，用來分析不同端口下用戶的特點，以此可以進行差異化的管理和運營。
登錄信息
| 屬性 | 字段 | 類型 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 登錄時間 | login_time | Date | 用戶登錄時間 |
| 在線時長 | online_time | Long | 在線使用系統(tǒng)的時間 |
通過對登錄和在線時間，以及一些使用信息，判斷該類用戶活躍度，是否需要重點運營或者營銷激活。
業(yè)務基礎
| 屬性 | 字段 | 類型 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 服務類型 | service_id | Integer | 不同的業(yè)務服務 |
| 模塊劃分 | model_type | Integer | 例如訂單/支付/物流等 |
以此作為業(yè)務數(shù)據(jù)采集的基礎信息，用來對業(yè)務數(shù)據(jù)做整體的劃分和分析，具體的細節(jié)數(shù)據(jù)需要根據(jù)具體場景設計。
商品案例
| 屬性 | 字段 | 類型 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 商品信息 | product_id | Integer | 商品信息 |
| 展現(xiàn)位置 | position_id | Integer | 例如：列表/推薦位/廣告位 |
| 店鋪信息 | shop_id | Integer | 所屬店鋪信息 |
| 搜索信息 | key_word | String | 搜索關鍵字 |
| 當前單價 | unit_price | Double | 商品當前單價 |
| 當前銷量 | sales_num | Long | 商品當前銷量 |
這里是按照用戶瀏覽行為做的一個簡單的數(shù)據(jù)采集信息，這種機制在實際的電商APP中很常見，產(chǎn)生點擊或者搜索的商品會被重點推薦，如果沒有這類動作，則根據(jù)日常瀏覽信息做推薦機制。在實際的開發(fā)中，采集的數(shù)據(jù)遠比這里復雜，需要根據(jù)實際業(yè)務需要去考量。
營銷案例
| 屬性 | 字段 | 類型 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 活動位置 | location_id | Integer | 入口位/引導頁/推薦位/分享鏈接等 |
| 營銷產(chǎn)品 | product_id | Long | 營銷活動主打產(chǎn)品類型 |
| 產(chǎn)品詳情流量 | detail_num | Long | 活動產(chǎn)品瀏覽量統(tǒng)計 |
| 訂單確認頁 | detail_num | Long | 活動產(chǎn)品瀏覽量統(tǒng)計 |
| 活動交易統(tǒng)計 | trade_num | Long | 活動最終轉化統(tǒng)計 |
通過運營活動進行產(chǎn)品營銷，活動結束后對數(shù)據(jù)進行復盤統(tǒng)計，然后根據(jù)活動軌跡數(shù)據(jù)的分析，平衡營銷產(chǎn)生的價值和成本，不斷調(diào)整活動策略，優(yōu)化運營思路。
1、業(yè)務層面
從業(yè)務角度來看，除了一些用戶無感知的采集操作之外，還可以基于問卷調(diào)查方式，例如很多APP在使用一段時間后都會彈出用戶評價類似的評分系統(tǒng)，或者意見留言的入口，更加直接的搜集用戶反饋信息。
2、技術層面
最常見的就是SDK埋點技術，針對特定用戶行為或事件進行捕獲、處理和發(fā)送給服務器的相關技術及其實施過程。這種方式用來處理一些非核心業(yè)務十分常見。如果是一些核心業(yè)務，可能需要自定義的方式采集數(shù)據(jù)，避免造成數(shù)據(jù)泄露的問題。
3、數(shù)據(jù)積累
當業(yè)務不斷發(fā)展，需要分析的場景會越來越復雜，而且采集的數(shù)據(jù)量達到一定規(guī)模之后，數(shù)據(jù)管理的和分析的難度就會變大，就會需要專業(yè)化的流程和智能工具，例如BI工具，可視化組件，數(shù)據(jù)大屏，多場景聯(lián)合分析等。
關于“微信小程序業(yè)務場景下數(shù)據(jù)采集機制和策略的示例分析”這篇文章就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對大家有一定的幫助，使各位可以學到更多知識，如果覺得文章不錯，請把它分享出去讓更多的人看到。
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